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IBM Watson Studio und Vertex AI vergleichen 
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Kleinunternehmen (38.4% der Bewertungen)
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IBM Watson Studio
Sternebewertung
(163)4.2 von 5
Marktsegmente
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(511)4.3 von 5
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IBM Watson Studio vs Vertex AI
Bei der Bewertung der beiden Lösungen fanden die Rezensenten Vertex AI einfacher zu verwenden, einzurichten und zu verwalten. Die Rezensenten bevorzugten es auch, insgesamt Geschäfte mit Vertex AI zu machen.
- Die Gutachter waren der Meinung, dass Vertex AI den Bedürfnissen ihres Unternehmens besser entspricht als IBM Watson Studio.
- Beim Vergleich der Qualität des laufenden Produktsupports bevorzugten die Gutachter IBM Watson Studio.
- Bei Feature-Updates und Roadmaps bevorzugten unsere Rezensenten die Richtung von Vertex AI gegenüber IBM Watson Studio.
Preisgestaltung
Einstiegspreis
IBM Watson Studio
Keine Preisinformationen verfügbarVertex AI
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Pro Monat
Neue Kunden erhalten 300 $ in kostenlosen Guthaben, um sie für Vertex AI auszugeben.
- Eine einheitliche Benutzeroberfläche für den gesamten ML-Workflow
- Vorgefertigte APIs für Vision, Video, natürliche Sprache und mehr
- End-to-End-Integration für Daten und KI
Kostenlose Testversion
IBM Watson Studio
Keine Informationen zur Testversion verfügbarVertex AI
Kostenlose Testversion verfügbar
Bewertungen
Erfüllt die Anforderungen
8.3
120
8.6
286
Einfache Bedienung
8.0
121
8.2
293
Einfache Einrichtung
7.6
99
8.1
215
Einfache Verwaltung
7.8
94
7.9
121
Qualität der Unterstützung
8.2
112
8.1
267
Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?
8.0
93
8.1
116
Produktrichtung (% positiv)
8.5
114
9.1
279
Funktionen
Zugriff auf Datenquellen
8.9
12
Nicht genügend Daten verfügbar
9.3
12
Nicht genügend Daten verfügbar
9.1
13
Nicht genügend Daten verfügbar
Daten-Interaktion
9.0
13
Nicht genügend Daten verfügbar
9.1
11
Nicht genügend Daten verfügbar
9.4
11
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
12
Nicht genügend Daten verfügbar
9.1
11
Nicht genügend Daten verfügbar
9.2
12
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
12
Nicht genügend Daten verfügbar
9.5
11
Nicht genügend Daten verfügbar
Exportieren von Daten
9.4
11
Nicht genügend Daten verfügbar
9.1
11
Nicht genügend Daten verfügbar
9.2
11
Nicht genügend Daten verfügbar
Generative KI
Funktion nicht verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Einsatz
9.0
7
8.4
59
9.5
7
8.4
60
9.0
7
8.4
60
9.8
7
8.4
56
9.0
7
8.8
56
Einsatz
9.0
7
8.6
60
8.8
7
8.4
59
8.8
7
8.4
58
9.5
7
8.6
58
9.3
7
8.8
56
Management
9.7
6
8.4
56
9.8
7
8.5
55
9.2
6
8.2
56
9.0
7
8.2
56
Transaktionen
9.0
7
8.3
56
9.0
7
8.6
57
9.4
6
8.5
57
Management
9.7
6
8.3
55
9.8
7
8.5
56
9.2
6
8.4
55
Generative KI
Funktion nicht verfügbar
Funktion nicht verfügbar
Funktion nicht verfügbar
Funktion nicht verfügbar
Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen27 Funktionen ausblenden27 Funktionen anzeigen
8.9
447
8.3
2,844
system
8.9
11
8.2
111
8.8
12
8.2
113
9.2
12
7.9
108
Modellentwicklung
8.6
32
8.4
139
8.8
33
7.8
116
8.5
34
8.4
137
8.3
35
8.4
140
Modellentwicklung
9.2
12
8.4
106
9.0
12
8.3
110
9.4
12
8.4
106
Machine-/Deep-Learning-Dienste
8.5
26
8.3
138
8.5
33
8.6
134
Funktion nicht verfügbar
8.3
133
8.6
27
8.3
116
Machine-/Deep-Learning-Dienste
9.8
9
8.4
109
8.9
11
8.6
106
Funktion nicht verfügbar
8.4
104
9.1
11
8.4
105
Einsatz
8.4
31
8.2
132
8.5
32
8.3
133
8.6
29
8.5
132
Einsatz
9.4
11
8.3
105
9.2
11
8.3
105
9.2
11
8.4
106
Generative KI
Funktion nicht verfügbar
Funktion nicht verfügbar
Funktion nicht verfügbar
Funktion nicht verfügbar
Funktion nicht verfügbar
Funktion nicht verfügbar
Einrichtung
8.3
6
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
6
Nicht genügend Daten verfügbar
9.7
5
Nicht genügend Daten verfügbar
Daten
8.3
6
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
6
Nicht genügend Daten verfügbar
Analyse
9.7
5
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
6
Nicht genügend Daten verfügbar
8.1
6
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
6
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
6
Nicht genügend Daten verfügbar
8.1
6
Nicht genügend Daten verfügbar
7.8
6
Nicht genügend Daten verfügbar
Anpassung
9.2
6
Nicht genügend Daten verfügbar
8.1
6
Nicht genügend Daten verfügbar
9.3
5
Nicht genügend Daten verfügbar
Generative KI
Funktion nicht verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Funktion nicht verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Generative KI-Infrastruktur14 Funktionen ausblenden14 Funktionen anzeigen
Nicht genügend Daten
Nicht genügend Daten
Skalierbarkeit und Leistung - Generative KI-Infrastruktur
Nicht genügend Daten verfügbar
Funktion nicht verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Funktion nicht verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Funktion nicht verfügbar
Kosten und Effizienz - Generative KI-Infrastruktur
Nicht genügend Daten verfügbar
Funktion nicht verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Funktion nicht verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Funktion nicht verfügbar
Integration und Erweiterbarkeit - Generative KI-Infrastruktur
Nicht genügend Daten verfügbar
Funktion nicht verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Funktion nicht verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Funktion nicht verfügbar
Sicherheit und Compliance - Generative KI-Infrastruktur
Nicht genügend Daten verfügbar
Funktion nicht verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Funktion nicht verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Funktion nicht verfügbar
Benutzerfreundlichkeit und Unterstützung - Generative KI-Infrastruktur
Nicht genügend Daten verfügbar
Funktion nicht verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Funktion nicht verfügbar
Integration - Maschinelles Lernen
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
33
Lernen - Maschinelles Lernen
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
33
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
33
Nicht genügend Daten verfügbar
8.9
33
Großes Sprachmodell-Betrieb (LLMOps)15 Funktionen ausblenden15 Funktionen anzeigen
Nicht genügend Daten
9.5
101
Prompt-Engineering - Operationalisierung von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
9.3
7
Nicht genügend Daten verfügbar
9.3
7
Inferenzoptimierung - Betriebsführung großer Sprachmodelle (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
7
Modellgarten - Operationalisierung großer Sprachmodelle (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
9.3
7
Benutzerdefiniertes Training - Betriebsführung von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
9.5
7
Anwendungsentwicklung - Operationalisierung von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
9.8
7
Modellbereitstellung - Operationalisierung großer Sprachmodelle (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
9.8
7
Nicht genügend Daten verfügbar
9.5
7
Leitplanken - Betrieb von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
9.4
6
Nicht genügend Daten verfügbar
9.4
6
Modellüberwachung - Betrieb von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
9.7
6
Nicht genügend Daten verfügbar
9.7
6
Sicherheit - Operationalisierung von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
9.8
7
Nicht genügend Daten verfügbar
9.3
7
Gateways & Router - Operationalisierung von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
7
Anpassung - KI-Agenten-Ersteller
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
6
Nicht genügend Daten verfügbar
7.2
6
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
6
Funktionalität - KI-Agenten-Ersteller
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
6
Nicht genügend Daten verfügbar
6.4
6
Nicht genügend Daten verfügbar
9.4
6
Nicht genügend Daten verfügbar
6.7
6
Daten und Analytik - KI-Agentenentwickler
Nicht genügend Daten verfügbar
8.1
6
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
6
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
6
Integration - KI-Agentenbauer
Nicht genügend Daten verfügbar
9.4
6
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
6
Nicht genügend Daten verfügbar
7.5
6
Nicht genügend Daten verfügbar
8.1
6
Statistisches Tool
8.1
13
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
14
Nicht genügend Daten verfügbar
8.2
14
Nicht genügend Daten verfügbar
Datenanalyse
8.8
14
Nicht genügend Daten verfügbar
9.1
13
Nicht genügend Daten verfügbar
Entscheidungsfindung
8.6
13
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
14
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
12
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
13
Nicht genügend Daten verfügbar
Generative KI
Funktion nicht verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Funktion nicht verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Kategorien
Kategorien
Geteilte Kategorien
IBM Watson Studio und Vertex AI sind kategorisiert als Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen und MLOps-Plattformen
Einzigartige Kategorien
Vertex AI ist kategorisiert als Großes Sprachmodell-Betrieb (LLMOps), Generative KI-Infrastruktur, Maschinelles Lernen, und KI-Agentenbauer
Bewertungen
Unternehmensgröße der Bewerter
IBM Watson Studio
Kleinunternehmen(50 oder weniger Mitarbeiter)
Unternehmen mittlerer Größe(51-1000 Mitarbeiter)
Unternehmen(> 1000 Mitarbeiter)
Vertex AI
Kleinunternehmen(50 oder weniger Mitarbeiter)
Unternehmen mittlerer Größe(51-1000 Mitarbeiter)
Unternehmen(> 1000 Mitarbeiter)
Kleinunternehmen
(50 oder weniger Mitarbeiter)
Unternehmen mittlerer Größe
(51-1000 Mitarbeiter)
Unternehmen
(> 1000 Mitarbeiter)
Branche der Bewerter
Informationstechnologie und Dienstleistungen
16.6%
Computersoftware
13.4%
Telekommunikation
7.6%
Banking
7.6%
Bildungsmanagement
5.7%
Andere
49.0%
Computersoftware
16.5%
Informationstechnologie und Dienstleistungen
13.6%
Finanzdienstleistungen
7.1%
Einzelhandel
4.1%
Beratung
3.5%
Andere
55.1%
Hilfreichste Bewertungen
IBM Watson Studio
Hilfreichste positive Bewertung
varad a.
Verifizierter Benutzer in Consumer Services
Die auf der Plattform verfügbaren Dienste sind alle unglaublich, und ich habe persönlich den Chatbot-Dienst und den Text-zu-Sprache-Dienst genutzt und geliebt.
Hilfreichste kritische Bewertung
Verifizierter Benutzer in Information Technology and Services
Watson has become such an all-encompassing brand that at this point it means almost nothing from a technical perspective.
Vertex AI
Hilfreichste positive Bewertung
Verifizierter Benutzer in Construction
Unified Platform: Vertex AI brings together various ML components into a single platform, making it easier to manage and monitor the entire process. Scalability: It effortlessly handles large datasets and complex models, allowing for efficient scaling...
Hilfreichste kritische Bewertung
Verifizierter Benutzer in Computer Software
It is not very user friendly, and does not have a GUI to submit my training job.
varad a.
Verifizierter Benutzer in Consumer Services
Die auf der Plattform verfügbaren Dienste sind alle unglaublich, und ich habe persönlich den Chatbot-Dienst und den Text-zu-Sprache-Dienst genutzt und geliebt.
Verifizierter Benutzer in Construction
Unified Platform: Vertex AI brings together various ML components into a single platform, making it easier to manage and monitor the entire process. Scalability: It effortlessly handles large datasets and complex models, allowing for efficient scaling...
Verifizierter Benutzer in Information Technology and Services
Watson has become such an all-encompassing brand that at this point it means almost nothing from a technical perspective.
Verifizierter Benutzer in Computer Software
It is not very user friendly, and does not have a GUI to submit my training job.
Top-Alternativen
Diskussionen
IBM Watson Studio hat keine Diskussionen mit Antworten
What is Google Cloud AI Platform used for?
2 Kommentare
KS
Google Cloud AI Platform ermöglicht es uns, maschinelle Lernmodelle zu erstellen, die mit jeder Art und Größe von Daten arbeiten.Mehr erfahren
What software libraries does cloud ML engine support?
2 Kommentare
JP
Es unterstützt ungefähr alle trendigen Bibliotheken.Mehr erfahren
What is Google AI platform?
1 Kommentar
ZM
Die Google AI-Plattform ist ein umfassendes Set von Tools und Diensten, das von Google Cloud bereitgestellt wird, um künstliche Intelligenz zu entwickeln,...Mehr erfahren
Auf der Suche nach Software-Einblicken?
Mit über 2,5 Millionen Bewertungen können wir Ihnen die spezifischen Details liefern, die Ihnen bei der informierten Softwarekaufentscheidung für Ihr Unternehmen helfen. Das Finden des richtigen Produkts ist wichtig, lassen Sie uns helfen.
oder fortfahren mit
Gmail.com-Adressen sind nicht erlaubt. Eine Geschäftsdomäne, die Google verwendet, ist erlaubt.
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